程强
- 作品数：16 被引量：68H指数：5
- 供职机构：中国农业大学信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金中德科学中心合作项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 基于树冠图像特征的苹果园神经网络估产模型被引量：7
- 2015年
- 针对树上苹果产量的早期估测问题,提出了一种利用果树图像树冠树叶与果实的信息,通过BP(Back propagation)神经网络建立模型进行苹果估产的方法。首先在苹果园内分别获取果树在苹果半熟期、成熟期的数字图像,并在苹果收获时将每棵树上的苹果称量,得到实际产量;采用图像处理方法识别出树冠上的果实及树叶;提取果实区域及树叶区域与产量相关的信息为输入,以果树实际产量为输出,建立基于BP神经网络的半熟期与成熟期估产模型,拟合度R分别达到0.928 7、0.980 4。将模型用于待估产样本,得到半熟期样本估测产量与实际产量拟合度R为0.876 6,成熟期样本估测产量与实际产量拟合度R为0.960 6。结果表明该模型具有较好的预测精度与鲁棒性。
- 程洪Lutz DamerowMichael Blanke孙宇瑞程强
- 关键词：估产数字图像神经网络
- 越冬期麦田根区水热耦合模型参数原位估算与检验
- 2018年
- 越冬期根区充足的蓄水量有利于春季冬小麦的生长并有助于增产,而冬季作物根区水分运移规律通常借助土壤冻融过程水热耦合模型来描述,但该模型的预测精度受参数确定方法与边界条件等多种因素的影响。为了提高模型预测精度,提出了一种改进型的土壤冻融过程水热耦合模型参数估算方法,即运用土壤冻融特征曲线(冻土未冻水含量和土壤温度的关系)来原位估算土壤水热耦合模型参数,并检验该方法的适用性。在此基础上,评价地表蒸发量对模型预测精度的影响。大田试验在北京市昌平区小汤山精准农业示范基地开展,历经两个越冬期(2011—2012年和2012—2013年),利用管式介电传感器、温度传感器和蒸渗仪分别采集了土壤剖面未冻水含量、土壤温度和地表蒸发量数据。利用第1个越冬期(2011—2012年)的数据拟合土壤冻融特征曲线,对土壤水热参数进行最优估算,利用第2个越冬期(2012—2013年)的数据评价估算参数和地表蒸发量对模型预测精度的影响。结果表明:利用估算参数的模型预测值整体上与实测值相符。考虑到地表蒸发量对模型水热上边界的影响,第2个越冬期10 cm处未冻水含量与温度预测值和实测值的RMSE分别为0.046 m3/m3和1.883℃,20 cm深度RMSE分别为0.071 m3/m3和2.347℃。相比之下,在未考虑地表蒸发量影响下,第2个越冬期10 cm处未冻水含量与温度的模拟值和实测值的RMSE为0.059 m3/m3和2.149℃,20 cm深度RMSE为0.081 m3/m3和2.666℃。提出的改进型模型参数估算方法能够保证模型的预测精度,且考虑地表蒸发量的影响能够进一步提高模型的预测精度,随着深度的增加,蒸发量对水分与温度的影响逐渐减小。
- 程强徐嫱陈超薛绪掌王忠义孙宇瑞
- 关键词：数值模拟
- 基于茎直径和茎流复合测量的植物根压无损观测方法被引量：7
- 2015年
- 植物夜间补水依靠根压。根压是研究植物水分生理的重要指标之一,但是根压测量是一个迄今尚未解决的技术难题,尤其是对草本植物,因不允许采用开窗式测量,所以具有更大的技术挑战性。为此探讨了在茎直径与茎流速率复合测量基础上,对Steppe水分存储和流动数学模型作算法换序,实现植物根压的无损动态观测。实验样本选取3株温室茄子,得到了2个独立的、连续5 d的实验数据。结果显示夜间及次日凌晨茄子样本的茎流速率为零,茎直径缓慢增长,此时间段内根压开始出现;晴天时,白天茄子样本蒸腾作用强烈,茎流速率大,茎秆收缩明显,夜间根压增幅较快;阴天时,情况恰好相反,夜间茄子样本根压幅值较小。可见,根压动态均满足茎流速率和茎直径变化的信息解译与气象数据的影响,完全符合已知的植物水分生理调节规律。因此,算法换序对无损观测茄子样本的根压是可行的,可将该方法应用于其他植物根压的无损检测。
- 员玉良程强Lutz Damerow孙宇瑞
- 关键词：茄子茎流茎直径
- 太阳能供电的土壤剖面水分动态原位自动监测系统的研制被引量：2
- 2021年
- 目前,商业化的土壤水分传感器在野外观测土壤剖面含水率时仍然存在测量深度不可调节、多传感器探头之间的互换误差、野外长期监测供电困难、成本较高等问题。为此,该研究设计并研制了一种太阳能供电的可实现野外长期工作的介电管式土壤剖面水分原位自动监测系统。该系统组成包括:传感器模块、主控模块、太阳能供电模块和参数设置软件。测量时,先将PVC管垂直安装至待测土壤中,安装过程不扰动土壤结构,主控与存储模块控制土壤含水率传感器在PVC管中上下移动测量土壤含水率,并同步记录土壤深度。此外,该系统可以根据实际需求通过PC机参数设置软件进行灵活设定测量参数(传感器测量深度、测量深度间隔和测量周期)。针对该系统的性能与测量精度开展了相关测试与观测试验,功耗测试结果表明该系统待机功率为0.35 W,工作功率为1.4 W,太阳能电池板最大输出功率为5 W,太阳能电池板和锂电池配合供电的情况下能实现长时间续航;土壤含水率传感器在砂土和粉壤土中的标定试验表明:该系统测量结果与实际土壤体积含水率高度吻合,标定曲线决定系数R2均大于0.99;经过校正后,该系统探头深度定位的标准偏差在0.2 cm以内。在两种质地土壤的滴灌试验结果表明:该系统分别在6和15 mL/min两种滴水速率下均能准确获取土壤剖面含水率的动态变化过程,为观测作物生长状态和根区水分变化、制定合理的灌溉策略以及研究并检验土壤入渗水动态模型提供了可靠的技术支持和保障。
- 向阳于淞徐嫱程相林朱玉帆劳彩莲颜小飞程强
- 关键词：土壤水分土壤剖面太阳能供电
- 破损青黄贮裹包饲料内部温度动态研究被引量：2
- 2015年
- 为了实现对青黄贮裹包饲料有氧变质的风险预测,针对破损青黄贮裹包饲料内部温度变化问题,以青黄贮黑麦草及青黄贮苜蓿为对象展开了研究。设计了特定的贯入仪,在不引入空气的情况下将温度传感器植入裹包饲料内,实现了监测裹包内特定位置温度变化的可操作化。采用两种方案分别对黑麦草裹包饲料与苜蓿裹包饲料内特定位置的温度进行监测,发现在裹包破损后,距离裹包破损口越近的饲料发生温升越早;对裹包内上部与下部相对应的温度检测值进行配对t检验,试验结果表明,破损裹包内与破损口距离相等但分处在裹包上部与下部对称的两点温升过程具有显著差异;分别对不同干物质含量的青黄贮苜蓿与黑麦草裹包饲料温升曲线进行对比,干物质含量较高的青黄贮裹包饲料较干物质含量低的温升快。制定了裹包内温度场分布数据的获取方案,并实现了温度场的可视化。
- 程洪孙宇瑞Wolfgang Buescher程强
- 关键词：温度
- PO膜和PE膜日光温室温光环境比较分析被引量：21
- 2011年
- 通过对相同结构日光温室覆盖PO膜与PE膜后冬季室内温光环境的监测,比较研究了这两种膜对日光温室冬季温光环境的影响。结果表明:PO膜覆盖的温室透光率较PE膜高4.5～4.7个百分点;PO膜覆盖的温室日平均温度、最高温度、最低温度总体上比PE膜覆盖的高1℃左右,晴天温度差异大于阴天,可达2℃以上,且PO膜的保温性能更好;PO膜覆盖的温室10、20cm地温较PE膜覆盖的高2℃左右,维持在13～18℃。
- 程强刘思莹曲梅高丽红
- 关键词：PE膜日光温室
- 植物根系特征与根区土壤水分高通量监测管道机器人研制
- 2024年
- 研究水分胁迫下的根系特征对于节水农业的发展具有重大意义。针对现有根系观测与土壤水分监测方法难以满足野外条件下根系和根区水分的同步、原位、高通量监测的不足,该研究研制了一种基于STM32芯片的管道机器人系统。系统由管道机器人、数据基站与PVC透明管道组成,通过在土壤中埋设管道机器人系统,控制机器人搭载的微距相机与土壤水分传感器在巡航时拍摄根系图像,并获取土壤水分数据。由根系图像识别分割与提取程序对图像进行畸变校正与根系识别,获取管道方向上植株的根系面积、长度与密度等特征参数。实验室条件下进行相机拍摄效果、图像畸变校正、识别与分割误差及里程轮测距误差测试,以及土壤水分传感器标定试验。测试结果表明:1)管道机器人能够清晰地拍摄到根系图像,图像畸变校正效果较好,单个像素点长度和面积分别为44μm和0.002 mm^(2),单张根系图像的拍摄范围为14.17 mm×10.60 mm;2)土壤水分传感器输出电压与土壤体积含水率之间呈现良好线性关系,决定系数R^(2)为0.990;3)自主巡航定位准确度较高,平均相对误差为1.47%。在田间条件下进行的根系生长动态监测、根系信息提取、土壤水分监测与电池续航试验表明:1)管道机器人系统能够在田间环境下高通量地拍摄根系图像,监测根系的生长动态,并进一步提取出根系长度、面积、根面积密度等特征参数;2)根区土壤水分监测较为准确,测量结果与烘干法结果平均相对误差为2.23%;3)在系统初始满电量状态下,管道机器人系统独立运行时长不少于7 d,最大巡航监测距离约为48 m。本文研制的管道机器人系统可在田间条件下实现根系特征以及根区土壤水分的原位、高通量测量,为节水灌溉与根系生长研究提供技术支持。
- 颜小飞王韵博宋晓波向梓薇杜太生程强
- 关键词：机器人土壤水分图像识别根系特征高通量
- 基于水平尺度扩展的土壤水分介电传感技术被引量：5
- 2015年
- 设计了一种水平放置管式结构的介电水分传感器测量系统,通过水平往复移动扫描,测量一定深度下水平剖面的土壤水分。水分传感器的测量原理为频域(FD)外缘场阻抗法,该系统实现了土壤水平剖面含水率的线扫描测量,其最大扫描长度为380 cm。为了检验该测量系统的技术性能与可应用性,结合农田滴灌试验给出了2个点源激励下土壤入渗的应用测试案例。试验结果显示了不同质地土壤的入渗差异并记录了点源激励下土壤入渗过程的时间、空间三维数据。
- 周海洋孙宇瑞P.Schulze Lammers单桂林程强温渤婴
- 关键词：土壤水分传感器线扫描
- 越冬期麦田地表蒸散量估算模型适用性分析与参数修正被引量：3
- 2018年
- 地表蒸散量是作物需水量估算以及农田水管理的重要依据。越冬期农田地表蒸散过程改变了土壤内部水热参数分布,进而影响春季作物的生长状况。本文对Penman-Monteith(PM)模型、Priestley-Taylor(PT)模型和Simultaneous heat and water(SHAW)模型在越冬期麦田地表蒸散量估算精度及适用性进行分析与评价,并针对冬季土壤冻结的特殊情况对模型参数进行了修正。麦田试验采集了北京市昌平区2011—2012年和2012—2013年2个冬季的气象参数与实际蒸散量。通过对比3种模型默认或经验参数下的估算值与实际测量值发现:PT模型对蒸散量的估算精度最高(PT、PM、SHAW模型RMSE分别为0.159、0.697、0.390 mm),PM和PT模型的估算整体高于实际测量值,其原因在于冬季地表经历了固-液相变和气-液相变两个过程。为了提高估算精度,在PT和PM模型中引入水分胁迫系数,并利用第1年冬季的数据对3种模型参数进行修正,结果表明,修正后的PM模型(2011—2012年RMSE为0.159 mm)和SHAW模型(2011—2012年RMSE为0.280 mm)对蒸散量的估算精度都有明显提高。将参数修正后的模型用于预测2012—2013年冬季的地表蒸散量,结果表明:3种修正模型的估算精度均较高(PT、PM、SHAW模型RMSE分别为0.267、0.252、0.253 mm)。相比之下,PT模型的计算最为简单,所需数据最少,因此,在估算越冬期麦田地表蒸散量时,可优先选择PT模型。
- 程强徐嫱陈超孙宇瑞王忠义薛绪掌
- 关键词：麦田越冬期参数修正
- 牧场土壤含水率与坚实度空间变异与相关性分析被引量：9
- 2009年
- 利用土壤水分/圆锥指数复合测量装置,应用精细农作技术体系网格定点测量与GPS定位,在一块面积约1.27 hm2的草地上获取了土壤含水率与坚实度空间分布基础数据,并针对采样过程中出现的数据缺失,用偏最小二乘法对数据进行修补。然后运用克里格插值法进行数字化成图,并在此基础上分别对含水率与坚实度的空间变异性及两者的相关性做了分析。
- 程强孙宇瑞林剑辉曾庆猛Schulze Lammers PSchellberg J
- 关键词：土壤含水率坚实度
